这貌似是一个很神奇的新科技。

由乃救爷爷

给你一个长为 \(n\) 的序列，你需要回答 \(q\) 次询问

每次询问给出 \(l,r\)，求 \(\max\limits_{i=l}^ra_i\)。

其中，\(n,m\le 2\times 10^7\)

看起来好像是一个比较模板的 RMQ，事实也确实如此。

不过一般解决 RMQ 的方法都无法在正确的时间复杂度内解决这个问题，例如线段树：预处理 \(O(n\log n)\)，单次询问 \(O(\log n)\)，无论预处理还是解决询问都会超时。再比如 ST 表：预处理 \(O(n\log n)\)，单次询问 \(O(1)\)，预处理也会超时。

这里就要讲一讲一个很强的东西了：基于整数状压的线性 RMQ。

前置：

1. ST 表（必须会）
2. 状态压缩（必须会）
3. 分块（因为比较简单不强求）
4. 单调栈（因为比较简单不强求）

算法介绍

首先，一个降低常数的办法是，先分块（假设块长为 \(B\)），记录每个块的最大值，然后把每个块当成一个元素，重新构成一个序列 \(b\)，在这个序列上建立 ST 表。

对于一次询问 \(l,r\)，假设 \(l\) 属于 \(p\) 块，\(r\) 属于 \(q\) 块。

• 如果 \(p\ne q\)：那么 \([l,r]\) 内的最大值即为 \(b_{p+1\sim q-1}\) 的最大值与剩余两边部分的最大值，求解的时间复杂度为 \(O(\frac{n}{B}\log{\frac{n}{B}})\)。

• 如果 \(p=q\)：那么直接在块内暴力查找，时间复杂度 \(O(B)\)。

此时的时间复杂度足以通过本题，但依然没有到达线性的要求，我们进行进一步强化。

假设 \(B=\log n\)，对序列 \(a\) 分块后，再建立 ST 表的时间复杂度为 \(O(\frac{n}{\log n}\log{\frac{n}{\log n}})\approx O(n)\)。然后我们在记录每个块内前后缀最大值（时间复杂度 \(O(n)\)）。依然假设对于一次询问 \(l,r\)，\(l\) 属于 \(p\) 块，\(r\) 属于 \(q\) 块。

• 如果 \(p\ne q\)：则询问可以拆成“后缀 + 大区间 + 前缀”的模式，可以 \(O(1)\) 求解。

• 如果 \(p=q\)：此时就比较难绷了，好像依然需要暴力查找。

首先有一个性质，就是 \(B\) 很小，不超过 \(30\)（因为 \(B=\log n\)）。

假设我们现在确定了右边界 \(r\)，但是未确定左边界 \(l\)。此时有哪些候选项可能成为 \([l,r]\) 区间内的最大值？显然，候选项有多个，假设分别为 \(p_1,p_2,\dots p_k\)。思考每个 \(p_i\) 都需要满足的条件。

显然，对于任意 \(i<j\)，如果 \(a_i<a_j\)，则 \(a_i\) 一定不可能成为区间 \([l,r]\) 最大值。假设存在区间 \([l,r]\) 的最大值为 \(a_i\)，那么显然可以用 \(a_j\) 代替 \(a_i\)。原因很简单：如果区间 \([l,r]\) 包含 \(i\)，则其一定也包含 \(j\)。但是对于 \(i<j,a_i>a_j\)。\(a_j\) 依然可能成为区间最大值（可能存在 \(i<l\le j\) 的情况）。

我们维护一个单调栈，使得栈底到栈顶单调递减，每把一个数入栈，就进行一次状态压缩，为在栈中的数对应的位置为 \(1\)，反之为 \(0\)。假设当前将 \(r\) 入栈，则把状态压缩后的结果储存在 \(val_r\) 中，\(val_r\) 中所有为 \(1\) 的位置即为可能成为 \([l,r]\) 最大值的候选项（\(l\le r\)）。

对于查询 \([l,r]\) 中的最大值，我们取出 \(val_r\)，此时小于 \(l\) 的位置的候选项均不合法，排除不合法候选项后，取出当前最靠后的一个 \(1\)，即为区间 \([l,r]\) 的最大值，他满足其到 \(r\) 中的任意数都小于它，它到 \(l\) 中的任意数都不大于他。

因为要状态压缩，所有必须要求区间长度很小，而因为块长 \(B\le 30\)，所以很适合对每个块进行一遍上述过程，预处理 \(O(n)\)，查询 \(O(1)\)。

综上，对于任意情况，我们都可以做到趋近于线性求出区间最大值。还有一个小技巧是：将快长直接赋值 \(64\)。方便各种运算，时间复杂度也不会很劣，甚至跑的更快。

都是我口胡的，赶紧写代码。